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使用C++调用YOLOv8模型的一般步骤

文章目录

      • 一、准备工作
      • 二、创建C++项目并配置环境
      • 三、代码实现
      • 四、注意事项

在这里插入图片描述

一、准备工作

  1. 安装依赖库
    • 首先需要安装OpenCV库,用于图像的读取、处理等操作。OpenCV的安装方式因操作系统而异,例如在Ubuntu系统中,可以通过以下命令安装:
sudo apt-get install libopencv-dev

在Windows系统中,可以从OpenCV官网下载预编译的库文件,然后配置到相应的开发环境(如Visual Studio)中。
- 还需要安装LibTorch(Pytorch的C++库),从Pytorch官网(https://pytorch.org/)根据你的操作系统、是否使用GPU(以及对应的CUDA版本)等情况下载相应的LibTorch版本,并解压到合适的目录。
2. 获取YOLOv8模型文件
- 从官方渠道获取YOLOv8的预训练模型文件(如yolov8n.pt等),或者使用自己训练好的模型文件,将其放置在合适的项目目录下。

二、创建C++项目并配置环境

  1. 创建项目(以Visual Studio为例,其他IDE类似)
    • 打开Visual Studio,创建一个新的C++控制台应用程序项目或者其他类型的项目(如动态链接库项目等,取决于具体需求)。
  2. 配置包含目录和库目录
    • 在项目属性中,配置包含目录,添加OpenCV的头文件目录以及LibTorch的头文件目录(例如解压后的LibTorch目录下的include文件夹路径)。
    • 配置库目录,添加OpenCV的库文件目录以及LibTorch的库文件目录(如解压后的LibTorch目录下的lib文件夹路径)。
  3. 添加依赖的库文件
    • 在链接器的输入选项中,添加需要链接的库文件,例如OpenCV的相关库文件(如opencv_core.libopencv_imgproc.lib等)以及LibTorch的相关库文件(如c10.libtorch.libtorchvision.lib等,具体根据实际使用情况添加)。

三、代码实现

以下是一个简单的示例代码框架,用于展示如何在C++中调用YOLOv8模型进行目标检测(这里假设已经完成了上述的环境配置工作):

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <torch/script.h>

// 定义函数用于加载模型
torch::jit::Module loadModel(const std::string& modelPath) {
   
    torch::jit::Module module;
    try {
   
        module =

http://www.kler.cn/a/447521.html

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